Amane Suzuki
プロフィール
Amane Suzuki
- 東京大学・同大学院にて化学と機械学習の融合分野であるケモインフォマティクスを専攻
- 2019年 株式会社ディー・エヌ・エーに入社。生放送プラットフォームの推薦システムの開発や、発電所の燃料スケジューリングプロジェクトに従事
- 2022年3月 キャディに入社。AI Labにて発注先の推薦システムや、社内向けの類似図面検索エンジンの開発を実施
- プロダクトマネージャーとしてMOCAD（製造業の知見を盛り込んだキャディ独自のデータ構造）の開発をリード
- 現在はDRAWERのデータマネジメントチームでデータ基盤の開発と利用促進を行っている
- 趣味は個人開発とeSportsの観戦。競技プログラミングやデータ分析コンペのようにプログラミングで他人と競うのも好きで、Kaggle Masterを取得済。
入社した経緯
前職の同期がキャディで働いており、紹介を受けて業務委託からキャディで関わることになりました。当時はデータを扱うメンバーも多くはなく、AI Labの初期メンバーとして幅広い業務を担当し、自分の専門性を中心にしつつ技術の幅を広げられるのではないかと思い入社を決めました。
実際入社してみて印象的だったのはデータを見る文化が根付いていることでした。検査拠点ではダッシュボードが大きなディスプレイに表示されていましたし、各メンバーの日常業務でもKPIを計測して数字に基づいた改善が意識されていることがわかりました。
逆にデータを見る文化の根づき方に対してツールの方が追いついていなかったため、そのあたりの充実が課題だとも感じました。
キャディでの仕事
キャディ入社後、データサイエンティスト・機械学習エンジニアとして発注先の推薦システムや、社内向けの類似図面検索エンジンの開発を実施していました。
機械学習エンジニアの人数が増えてからは、よりデリバリーに重きを置くべくMLOpsエンジニアに転向して機械学習API基盤やデータパイプラインを作成していました。
MLOpsチームのときの上司の勧めもあり、MOCAD（製造業の知見を盛り込んだキャディ独自のデータ構造）のプロダクトマネージャーを務めるようになりました。
現在はDRAWERのデータマネジメントチームを立ち上げ、自ら手を動かしつつデータ基盤のプロダクトマネジメントを行っています。
キャディエンジニアとして働く上で「難しくて面白いこと」
各社は自社の製品を効率的に生産するためにいろいろな部分で最適化を行っています。
製造のラインの設計はもちろん、図面の書き方や情報伝達のプロセス、発注先の選定などの仕事の仕方にも「各社ごとのやり方」が存在します。キャディは製造業のポテンシャルを開放するため、製造業の仕事のやり方に横串を通そうとしています。
製造業の仕事の共通部分を抽出しつつ独自の要求にも答えられる、ちょうどよいプロダクトを開発することが、キャディエンジニアとして働く難しくて面白い部分だと思っています。
趣味や休日の過ごし方
めちゃくちゃインドア派で、休日もPCに向かっていることが多いです。
新しい技術にふれるのが好きなので（世の中的に新しい技術も、自分的に新しい技術もどちらも好きです）LLMで遊んでみたり、個人でプロダクトを開発してみたりしています。
ゲームはやるのも見るのも好きで、友人とVCをつなぎながらLoLをプレイしたり、LoLのプロリーグを妻と一緒に観戦したりしています。
